【摘要】：基于網絡協(xié)作學習具備便捷、海量資源共享和不受時空約束的優(yōu)勢,但其學習效果易受學習者分組的影響;分組越科學合理,整體學習效果則越理想,反之亦然。文中根據(jù)網絡協(xié)作學習者的個性化特征和協(xié)作特征,在引入團隊協(xié)作學習量表解決學生協(xié)作能力判斷的前提下,提出基于學習者特征聚類和協(xié)作特征梯度選擇的GSDBK-means分組算法對學習者進行分組,以期達到提高網絡協(xié)作學習效果的目的。經實驗證明,GSDBK-means分組算法較于其他分組策略能產生更科學合理的分組結果,從而取得更好的學習效果。
[Abstract]:Web-based collaborative learning has the advantages of convenient, massive resource sharing and free from time and space constraints, but its learning effect is easily influenced by learners' grouping. The more scientific and reasonable the grouping, the better the overall learning effect, and vice versa. According to the individualized and cooperative characteristics of web-based cooperative learners, the paper introduces the team collaborative learning scale to solve the judgment of students' cooperative ability. A GSDBK-means grouping algorithm based on learner feature clustering and collaborative feature gradient selection is proposed to group learners in order to improve the effectiveness of web-based collaborative learning. Experimental results show that the GSDBK-means grouping algorithm can produce more scientific and reasonable grouping results than other grouping strategies, and thus achieve better learning results.
【作者單位】： 上海理工大學光電信息與計算機工程學院;
【分類號】：TP311.13;G434

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本文編號：2379620